MADRID, DE MAYO DE 2012 Ref: DPI / Motivación 1 Tener un modelo operativo del entorno es esencial para el funcionamiento de un robot móvil autónomo. Tener un modelo operativo del entorno es esencial para el funcionamiento de un robot móvil autónomo. Los algoritmos actuales de mapeo y localización simultanea (i.e. SLAM) no definen como obtener el modelo del entorno de una manera autónoma. Los algoritmos actuales de mapeo y localización simultanea (i.e. SLAM) no definen como obtener el modelo del entorno de una manera autónoma. Integrar el planeamiento de trayectorias en el proceso de SLAM (i.e. SLAM activo), permite una solución que: Integrar el planeamiento de trayectorias en el proceso de SLAM (i.e. SLAM activo), permite una solución que: Explorara más área del entrono. Navega seguramente. Reduce la incertidumbre global. Los algoritmos de SLAM activo tienen intrínsecamente una alta complejidad computacional dado que su calculo crece exponencialmente con las variables de estado. Los algoritmos de SLAM activo tienen intrínsecamente una alta complejidad computacional dado que su calculo crece exponencialmente con las variables de estado. Paradójicamente, el SLAM activo debe trabajar bajo restricciones de tiempo real, debido a que debe utilizar los datos mas recientes para una mejor predicción. Paradójicamente, el SLAM activo debe trabajar bajo restricciones de tiempo real, debido a que debe utilizar los datos mas recientes para una mejor predicción.

MADRID, DE MAYO DE 2012 Ref: DPI / Soluciones aportadas 2 Una nueva forma de calcular la métrica de incertidumbre, D-opt, en el contexto del SLAM activo es propuesta. Esta métrica es optima para cuantificar la incertidumbre de acuerdo a la teoría de diseño de experimentos óptimos. Nuestro hallazgo clarifica y refuta estudios previos sobre métricas de incertidumbre en el contexto de SLAM activo. Se propone un algoritmo de búsqueda del camino de mínima incertidumbre en el espacio de la información. Nuestro algoritmo, FaMUS (Fast Minimum Uncertainty Search), fue diseñado para trabajar fácilmente con algoritmos de SLAM basados en grafos y con restricciones de tiempo real. Este algoritmo permitiría a un robot incrementar la posibilidad de culminar con éxito una tarea, al mantenerlo bien localizado durante la etapa de navegación.

MADRID, DE MAYO DE 2012 Ref: DPI / Logros científicos 3 Camino de mínima incertidumbre de FaMUS vs camino de mínimo recorrido. SLAM activo con criterio A-opt vs criterio D-opt propuesto.